コンビニエンスストアを全国にチェーン展開するA社では，過去10年間にわたる各店舗の詳細な販売データが本部に蓄積されている。これらの販売データと，過去10年間の気象データ，及び各店舗近隣のイベント情報との関係を分析して，気象条件，イベント情報と商品の販売量との関連性を把握し，1週間先までの天気予報とイベント情報から店舗ごとの販売予想をより高い精度で行うシステムを構築したい。このとき活用する技術として，最も適切なものはどれか。
- アIoTを用いたセンサなどからの自動データ収集技術
- イ仮想空間で現実のような体験を感じることができる仮想現実技術
- ウディープラーニングなどのAI技術
- エ表計算ソフトを用いて統計分析などを行う技術
正解と解説を見る
正解
ウ ディープラーニングなどのAI技術
過去10年分の販売データ、気象データ、イベント情報という大量かつ多様なデータの複雑な関連性を分析し、将来の販売予測の精度を高めるには、ディープラーニングなどのAI技術による高度なパターン認識・予測が適しており、ウが正解である。IoTを用いた自動データ収集技術（ア）はデータの収集手段であって分析・予測の手法ではなく、仮想現実技術（イ）は体験を提供する技術で本問の目的とは無関係である。表計算ソフトによる統計分析（エ）は簡易な分析には使えるが、大量・多変量のデータから高精度な予測モデルを構築するには限界がある。